주행거리나 경과시간은 물론, 여러 다양한 요소(거리, 시간, 온도, 운전자의 행동 등)에 기반한 마모 모델을 유지함으로써, 자동차가 최고의 성능을 회복하려면 언제 예측적 유지보수가 필요한지 그 시기를 예측할 수 있습니다.
차이점 활용
디지털 트윈은 제조에서 다양한 방식으로 사용될 수 있는 잠재력이 있습니다.
앞에서 3가지 단계에 대해 언급을 했습니다. 현실에서는 장치(인버터나 모터), 공정, 제조 셀 또는 장비, 전체 생산 라인, 공장 또는 다수의 공장(기업), 직원과 고객의 행동 등에 대한 디지털 트윈을 보유할 수 있고 수많은 시나리오가 생겨날 수 있으며 모든 경우가 같지 않기 때문에 복잡성이 한층 더 가중됩니다.
디지털 트윈의 잠재력을 활용하려면, 먼저 화자와 청중이 동일한 관점을 가져야 합니다. 앞서 언급한 자동차와 연비의 예시에서, 자동차의 엔진이나 배기 시스템을 보는 건지 아니면 가스 탱크나 차 전체를 보는 건지, 그도 아니면 운전자를 보는 건지 시선을 통일해야 합니다. 동일한 문제를 바라보며 그 문제를 해결하는데 디지털 트윈을 어떻게 활용할지에 대해 동의를 하는 데서 가치가 생겨납니다.
디지털 트윈의 확장
그렇다면, 디지털 트윈을 어떻게 확장할 수 있을까요? 디지털 트윈은 3가지 단계(설계, 운영, 유지보수)와 관련이 된다는 사실을 기억하십시오.
개발된 디지털 트윈을 사용해 언제 유지보수가 필요한지를 예측해주는 제품을 설계 설계할 수 있을까요?
장치의 디지털 트윈이 장비나 생산라인 운영의 디지털 트윈에 사용될 수 있을까요?
지금 디지털 트윈을 사용하고 있다면 이미 여러 혜택들을 누리고 계실 것입니다. 그러나 사용을 확장하고 각 단계 간에 디지털 트윈을 활용할 방법을 찾는다면 더 많은 혜택을 누릴 수 있습니다.
디지털 트윈은 제조 효율성을 향상할 수 있는 더 큰 기회를 만들어주고, 예측적 유지보수를 위한 기반을 조성하여 생산성을 극대화할 수 있도록 해줄 것입니다.
